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onnx转tensorflow

Eric / 1659人阅读
当我们需要在不同的深度学习框架之间迁移模型时,ONNX(Open Neural Network Exchange)是一个非常有用的工具。ONNX是一个开放的格式,可以将不同的深度学习框架之间的模型进行转换。在本文中,我们将探讨如何将ONNX模型转换为TensorFlow模型。 首先,我们需要安装ONNX和TensorFlow的Python包。在终端中运行以下命令:
pip install onnx
pip install tensorflow
接下来,我们需要加载ONNX模型。假设我们已经有一个名为“model.onnx”的ONNX模型文件。我们可以使用以下代码加载模型:
import onnx
model = onnx.load("model.onnx")
然后,我们需要将ONNX模型转换为TensorFlow模型。我们可以使用TensorFlow的“tf-onnx”转换器来完成这项工作。在终端中运行以下命令安装“tf-onnx”:
pip install tf2onnx
接下来,我们可以使用以下代码将ONNX模型转换为TensorFlow模型:
import onnx
import tensorflow as tf
from tf2onnx.convert import from_onnx

model = onnx.load("model.onnx")
tf_model = from_onnx(model)
tf.saved_model.save(tf_model, "tf_model")
在上面的代码中,我们首先加载ONNX模型。然后,我们使用“tf-onnx”将ONNX模型转换为TensorFlow模型。最后,我们将转换后的TensorFlow模型保存在“tf_model”文件夹中。 现在,我们已经成功地将ONNX模型转换为TensorFlow模型。我们可以使用TensorFlow API加载和使用这个模型:
import tensorflow as tf

model = tf.saved_model.load("tf_model")
infer = model.signatures["serving_default"]
output = infer(input=tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0]]))
print(output)
在上面的代码中,我们首先加载TensorFlow模型。然后,我们使用模型的“serving_default”签名来进行推理。最后,我们打印输出结果。 总结一下,将ONNX模型转换为TensorFlow模型是非常简单的。我们只需要安装ONNX和TensorFlow的Python包,加载ONNX模型,使用“tf-onnx”将其转换为TensorFlow模型,然后使用TensorFlow API加载和使用模型。

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